[發明專利]一種基于全極化SAR數據的森林生物量模型的建立方法在審
| 申請號： | 201910267342.2 | 申請日： | 2019-04-03 |
| 公開（公告）號： | CN109917387A | 公開（公告）日： | 2019-06-21 |
| 發明（設計）人： | 陳宗鑄;雷金睿;陳小花;吳庭天;李苑菱 | 申請（專利權）人： | 海南省林業科學研究所 |
| 主分類號： | G01S13/90 | 分類號： | G01S13/90 |
| 代理公司： | 昆明知道專利事務所(特殊普通合伙企業) 53116 | 代理人： | 姜開遠;謝喬良 |
| 地址： | 571199 海南省*** | 國省代碼： | 海南;46 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 森林生物 極化SAR 全極化 極化分解 數據處理 生物量 多元逐步回歸 極化方式 極化信號 建立模型 冠幅 樹高 胸徑 森林資源 分析 敏感 記錄 森林 | ||
1.一種基于全極化SAR數據的森林生物量模型的建立方法，其特征在于所述的基于全極化SAR數據的森林生物量模型的建立方法包括分析與設計、極化SAR數據處理與生物量模型的建立步驟，具體包括：
A、分析與設計：
1）以待測地森林資源清查數據為基礎，選擇具有代表性的森林設置樣地，對樣地內的數目進行每木檢尺，分別記錄每棵樹的胸徑、樹高、枝下高、冠幅和樣地內的相對坐標；
2）對極化SAR數據進行極化方式的表達，確定相應的極化分解參數；
3）分析極化SAR信號與森林生物量的相關性；
B、極化SAR數據處理與生物量模型的建立：選取對森林生物量敏感的極化信號和極化分解參數進行多元逐步回歸建立模型。
2.根據權利要求1所述的基于全極化SAR數據的森林生物量模型的建立方法，其特征在于所述的極化方式為四種極化方式。
3.根據權利要求2所述的基于全極化SAR數據的森林生物量模型的建立方法，其特征在于所述的四種極化方式為水平極化發射、水平極化接收的散射部分（HH）；水平極化發射、垂直極化接受的散射部分（HV）；垂直極化發射、水平極化接受的散射部分（VH）和垂直極化發射、垂直極化接受的散射部分（VV）。
4.根據權利要求1所述的基于全極化SAR數據的森林生物量模型的建立方法，其特征在于所述的確定相應的極化分解參數是使用REDAS軟件對SAR數據進行輻射定標、斑點噪聲濾波、極化分解、正射校正和地形輻射校正處理，然后提取對生物量敏感的極化SAR信號和極化分解參數。
5.根據權利要求1所述的基于全極化SAR數據的森林生物量模型的建立方法，其特征在于所述的基于全極化SAR數據的森林生物量模型的建立方法還包括模型評價和相關數據的精度評價步驟。
6.根據權利要求5所述的基于全極化SAR數據的森林生物量模型的建立方法，其特征在于所述的模型評價和相關數據的精度評價是通過相關系數檢驗、F檢驗、回歸系數的t檢驗、均方根誤差、估測精度相關公式、方差膨脹因子進行多重共線性檢驗的方法來確保構建建模型的顯著性和相關數據精度的合理性。
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